Leg Bone Geometry in Human Diabetic Neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Bone geometry is an important indicator of bone health and fracture risk, but has not been studied in individuals with diabetic neuropathy (DN). The objective was to investigate the effects of DN on tibial cortical and medullary cross‐sectional areas (CSA) using magnetic resonance imaging. Sequential images of 1mm thick slices were acquired of the right leg from the tibial plateau to the talus in 6 individuals diagnosed with DN and 8 age‐matched (32 to 79 y) controls. The CSA (cm 2 ) was measured (average of 2 adjacent slices) at 3 sites, 20% (proximal), 50% (middle) and 80% (distal) of tibial length, by a blinded analyzer. At the proximal site only, medullary CSA in DN was significantly greater than controls (means + SD: 6.1±1.4 vs. 4.6±0.4). Also, as a percent of total CSA, DN compared with controls had significantly less cortical (~30% vs. ~38%) and greater medullary (~69% vs. ~62%) areas. At middle and distal sites there were no differences in any measures. These preliminary results indicate bone geometry is negatively affected by DN at the proximal tibia. This may be due to lower weight bearing or mechanical loading than at the middle or distal aspects. Presumed lower levels of physical activity in DN coupled with less muscle mass and strength, but heavier body weights, may be important factors influencing bone geometry to consider in future studies, including assessment of the lesser weight‐bearing fibula. Supported by NSERC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».